15 maneiras como o ML pode ser usado nos negócios

O que é aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina usa métodos estatísticos para interpretar dados para descobrir as informações críticas para a tomada de decisões. O aprendizado de máquina gera padrões semelhantes, previsão, previsão e clusters do passado, dependendo da necessidade do usuário.

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Tipos de ML

O aprendizado de máquina é dividido em dois tipos principais: aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado.

ML supervisionado

O ML supervisionado trabalha com técnicas estatísticas, como regressão, para treinar os dados passados ​​e prever ou prever o futuro. Como a demanda de estoque pode ser prevista usando a regressão ML.

ML não supervisionado

No ML não supervisionado, os dados não são rotulados e os recursos de dados não são nomeados; o aprendizado não supervisionado usa métodos de classificação e agrupamento de dados. Na classificação, classificamos os dados em diferentes grupos, enquanto no agrupamento os dados são agrupados em diferentes clusters semelhantes para serem analisados.

Por que o aprendizado de máquina nos negócios?

O aplicativo de gerenciamento de modelo de aprendizado de máquina nos negócios é muito amplo, pois ajuda a prever o preço dinâmico do produto para prever dados para o gerente da cadeia de suprimentos. Ele fornece escalabilidade de negócios, poder de processamento e método moderno de análise.

O uso do ML na análise de negócios ocupou vários campos e muitas posições. Os principais motivos são maior volume, disponibilidade de dados e processamento rápido. As empresas agora estão lucrando com o uso do ML e implementando-o em seus sistemas para competir.

Aprendizado de máquina nos negócios A principal aplicação nos negócios é auxiliar na extração de informações e conhecimento de grandes conjuntos de dados. Como selecionar 100 clientes fiéis de um milhão de clientes de um banco. No entanto, se o algoritmo de ML for implementado corretamente, ele ajuda a resolver problemas complexos e prevê o comportamento do cliente.

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15- Maneiras de incorporar o aprendizado de máquina nos negócios

Existem enormes aplicações de Machine Learning em todos os campos e negócios. O aprendizado de máquina está crescendo rapidamente. Aqui, discutimos como o ML pode ser incorporado em diferentes negócios e dar lucro a eles e facilitar seu trabalho. 15 maneiras ou aplicações são discutidas abaixo

• Análise de sentimentos

O ML pode prever o sentimento do cliente examinando facilmente os dados anteriores. Como quando um cliente estava comprando algum produto ou marcas específicas dos últimos meses e de repente parou e comprou outras marcas. A empresa pode conquistar o cliente novamente por meio de muitas táticas, como descontos, melhoria na embalagem e qualidade, tamanho do produto, etc.

• Prevendo a rotatividade de clientes

O ML também pode ajudar as empresas a entender o custo de diferentes produtos comprados pelo cliente e prever a retenção de clientes. Eles também podem calcular a receita média gerada pelo cliente antes do churn.

• Personalizando produtos

As empresas geralmente procuram os vários hábitos e necessidades de compra dos clientes que podem ser facilmente vistos usando a segmentação e personalização de clientes de aprendizado de máquina.

• Previsão de mercado

O aprendizado de máquina é muito útil na previsão de mercado, considerando recursos de mercado, como receita, ambiente doméstico e internacional, interesses de investidores, políticas governamentais etc. Os algoritmos de aprendizado de máquina são poderosos na previsão devido à consideração de centenas de recursos simultaneamente, enquanto os humanos não podem fazer que.

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• Contabilidade e Finança

O maior benefício que o ML deu em finanças e contabilidade é a automação. Agora a entrada de dados e a automação de relatórios são muito fáceis. Essa tarefa levava muito tempo no passado e era difícil encontrar erros.

• Publicidade em tempo real

O marketing digital deixou a televisão e outras plataformas de anúncios. Anúncios online em diferentes plataformas de mídia social são gerados usando algoritmos de ML. O usuário interessado em Futebol, Facebook ou outras mídias sociais usa esse conhecimento e anúncio sobre partidas de futebol e afins usando ML.

• Detecção de fraude

O aprendizado de máquina é uma técnica benéfica na dedução de fraudes e spam. Ele trabalha com os dados anteriores dos clientes e detecta fraudes. Por exemplo, um usuário faz uma transação de algumas centenas de dólares de um banco em um caixa eletrônico mensalmente. Mas se ele começar a fazer um milhão de transações em um mês, os algoritmos de ML alertam o sistema para verificação.

• Gerenciamento e otimização de estoque

O aprendizado de máquina ajuda os gerentes da cadeia de suprimentos a prever o estoque necessário para o futuro, analisando os dados anteriores. Por exemplo, se um gerente de loja precisa encomendar suéteres para o inverno, ele pode obter ajuda de modelos de ML para prever exatamente o produto.

• Previsão de demanda

A previsão de demanda é aplicada em todos os negócios, como cadeia de suprimentos, força de trabalho, comércio eletrônico e transporte. Os dados históricos são aprendidos e as previsões realizadas para o futuro.

• Sistemas de Recomendação

Os sistemas de recomendação são a ferramenta mais usada no negócio, Netflix para amazon todos estão ganhando muito lucro devido a esses sistemas de recomendação baseados em aprendizado de máquina que prevêem exatamente a escolha do cliente.

• Estratégias de preços dinâmicos ou de demanda

As empresas usam dados históricos, condições de mercado, demanda de produtos e lacunas de oferta no mercado para prever preços dinâmicos de alguns produtos. Como guarda-chuvas não têm uso na estação seca e seu preço é baixo na estação seca, mas na estação chuvosa, sua demanda é maior e os preços também oscilam.

• Segmentação de clientes

A segmentação de clientes usando modelos de ML ajuda as empresas a fornecer a seus valiosos usuários produtos de qualidade em áreas apropriadas. A segmentação de clientes também ajuda no planejamento e na previsão de estoque.

• Previsão do valor da vida útil do cliente

Técnicas de aprendizado de máquina e análise de dados ajudam as empresas a prever padrões de compra, seleção de produtos, etc. Esses padrões de clientes podem ser facilmente usados ​​para prever clientes valiosos para o negócio.

• Assistente virtual

Os assistentes virtuais ou chatbots fornecem aos clientes um serviço ilimitado 24 horas e pode haver milhares de clientes de uma só vez com a capacidade de encontrar respostas em bancos de dados de grandes empresas.

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• Otimização de receita e lucro

As técnicas de aprendizado de máquina ajudaram lojas e empresas na otimização de receita e seleção de preços por meio de treinamento em dados anteriores. Ele ajuda a reduzir as despesas, fornecendo-nos conhecimento sobre as despesas a partir de padrões de dados.

Conclusão:

Há muito espaço para aprendizado de máquina nos negócios em quase todos os subcampos de negócios. As empresas estão usando-o para geração e otimização de receita, previsão, previsão e aconselhamento. Mas a maioria das técnicas de ML é baseada nos dados anteriores do cliente.